Senior-Dateningenieur/in

Arbeitszeit: Die Zusammenarbeit erfolgt asynchron; die Arbeit muss termingerecht erfolgen und das Team unterstützen.
Erfahrung: Erforderlich sind mindestens fünf Jahre Erfahrung im Data-, Plattform-, Backend-, ML-Engineering oder einem verwandten Bereich sowie im Aufbau und Betrieb produktiver Systeme.
Vergütung: Gehalt nicht angegeben

Die Rolle in Kürze

Die Rolle schafft auf AWS und Snowflake die Datengrundlagen für produktive KI-Systeme und macht Unternehmensdaten sicher, zuverlässig und nutzbar. Gemeinsam mit Engineering, Produkt, IT und weiteren Teams überführt sie KI-Anwendungsfälle von Experimenten in skalierbare, wartbare Produktionslösungen.

Deine Aufgaben

Die Rolle entwickelt Datenpipelines, Integrationen und Plattformfunktionen für KI-Anwendungen, Wissenssysteme und KI-Workflows auf der bestehenden AWS- und Snowflake-Datenplattform.
Sie erstellt und betreibt Daten- und Wissenspipelines für Aufnahme, Transformation, Chunking, Embeddings, Retrieval, Vektorsuche, Metadaten und Wissensmanagement.
Sie entwickelt sichere, wiederverwendbare Zugriffe auf Unternehmensdaten und Systeme über APIs, MCP, Tool Calling und vergleichbare Verfahren.
Sie erstellt wiederverwendbare Dienste, Bibliotheken, Frameworks und Entwicklungswerkzeuge, die Engineering-Teams beim Aufbau und produktiven Einsatz von KI unterstützen.
Sie gewährleistet Datenmodellierung, Datenqualität, Datenherkunft, Zugriffsmanagement und Zuverlässigkeit sowie die Einhaltung der Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz, Zugriffskontrolle und Data Governance.
Sie entwickelt Muster für KI-Deployment, Beobachtbarkeit, Evaluation und Lebenszyklusmanagement unter Berücksichtigung von Qualität, Latenz, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Kosten mit.
Sie überführt KI-Prototypen gemeinsam mit Engineering, Produkt, IT und weiteren Beteiligten in den produktiven Betrieb und sorgt für skalierbare, wartbare Daten und Infrastruktur.
Sie bewertet neue KI- und Datentechnologien hinsichtlich ihres konkreten Nutzens für das Unternehmen.

Das solltest du mitbringen

Erforderlich

Erforderlich sind mindestens fünf Jahre Erfahrung im Data Engineering, Platform Engineering, Backend Engineering, ML Engineering oder einer verwandten Disziplin sowie Erfahrung im Aufbau und Betrieb produktiver Systeme.
Sehr gute Python- und SQL-Kenntnisse sind erforderlich.
Fundierte Grundlagen im Data Engineering einschließlich Datenpipelines, Datenmodellierung, Datenqualität, Orchestrierung und sicherem Datenzugriff sind erforderlich.
Erforderlich ist Erfahrung mit Snowflake, Databricks oder vergleichbaren modernen Datenplattformen sowie mit Werkzeugen wie dbt, Airflow oder ähnlichen Lösungen.
Praktische Erfahrung im Aufbau oder in der Unterstützung produktiver Systeme mit LLMs beziehungsweise generativer KI ist erforderlich.
Praktische Erfahrung mit mindestens einem der Bereiche RAG, Embeddings, Vektorsuche, Tool-/Function-Calling, KI-Agenten oder unternehmensweite Wissenssysteme ist erforderlich.
Erforderlich ist Erfahrung im Aufbau teamübergreifend wiederverwendbarer Daten- oder Plattformfunktionen über die Entwicklung einzelner Lösungen hinaus.
Erforderlich ist Erfahrung darin, Systeme vom Experiment in einen zuverlässigen produktiven Betrieb zu überführen und dabei Skalierbarkeit, Beobachtbarkeit, Leistung und Wartbarkeit zu berücksichtigen.
Ein solides Verständnis von Sicherheit, Authentifizierung und Autorisierung, Datenschutz und Data Governance ist erforderlich, insbesondere im Umgang mit Unternehmensdaten.
Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit und die Fähigkeit, gemeinsam mit Engineering, Produkt und IT unklare KI- und Datenprobleme in praktische technische Lösungen zu übersetzen, sind erforderlich.
Ein zuverlässiger Internetanschluss zu Hause oder die Möglichkeit, einen solchen einzurichten, ist erforderlich.
Fließende Englischkenntnisse sind erforderlich.
Der Wohnort muss innerhalb der Zeitzonen UTC−6 bis UTC+3 liegen.
Für ortsunabhängiges Arbeiten sind eine Arbeitsberechtigung am Wohnort, termingerechte Arbeit und die Unterstützung des Teams erforderlich.

Von Vorteil

Erfahrung mit AWS Bedrock oder anderen verwalteten Foundation-Model-Plattformen ist von Vorteil.
Praktische Erfahrung mit MCP (Model Context Protocol) oder ähnlichen Ansätzen zur Anbindung von KI-Systemen an Unternehmenswerkzeuge und Daten ist von Vorteil.
Erfahrung mit LLM-Evaluation, Beobachtbarkeit, Monitoring oder KI-Qualität ist von Vorteil.
Erfahrung mit LangChain, LangGraph oder ähnlichen Frameworks ist von Vorteil.
Erfahrung mit Vektordatenbanken oder Suchtechnologien ist von Vorteil.
Erfahrung in der Umsetzung von KI-Sicherheit, Governance oder Praktiken für verantwortungsvolle KI ist von Vorteil.
Erfahrung im Aufbau interner Entwicklerplattformen, SDKs, APIs oder wiederverwendbarer Infrastruktur für Engineering-Teams ist von Vorteil.
Erfahrung in der bereichsübergreifenden Arbeit zwischen Data Engineering und KI-/ML-Plattformumgebungen ist von Vorteil.

So ist Remote hier geregelt

Die Tätigkeit erfolgt dauerhaft vollständig remote und kann von zu Hause ausgeübt werden; der Wohnort muss innerhalb der Zeitzonen UTC−6 bis UTC+3 liegen.
Ortsunabhängiges Arbeiten setzt eine Arbeitsberechtigung am Wohnort, termingerechte Arbeit und die Unterstützung des Teams voraus; für diese Rolle gilt zusätzlich die Zeitzonenbegrenzung UTC−6 bis UTC+3.

Das wird angeboten

Es gibt jährlich 40 bezahlte freie Tage einschließlich Feiertagen und Urlaub oder mehr, wenn das jeweilige Land dies vorschreibt.
Ein Angebot zur Unterstützung der psychischen Gesundheit steht zur Verfügung.
Ein monatlicher Zuschuss zum Wohlbefinden kann für verschiedene Angebote eingesetzt werden.
Alle neuen Eltern erhalten mindestens drei Monate bezahlte Elternzeit mit Arbeitsplatzschutz für bis zu zwölf Monate oder entsprechend den örtlichen Vorgaben.
Für Laptop und Homeoffice-Ausstattung wird ein Zuschuss gewährt.

So läuft die Bewerbung

Eine Bewerbung ist auch möglich, wenn nicht jedes Kriterium erfüllt wird.
Bei Bedarf sind angemessene Anpassungen während des Bewerbungsverfahrens möglich.
Im Rahmen von Vorstellungsgesprächen oder Stellenangeboten werden keine Zahlungen verlangt.

Veröffentlicht: 16.09.2026 · Quelle geprüft: 18.10.2026.

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